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“產學合作、協(xié)同育人”項目成果教材大數(shù)據(jù)分析與挖掘/朱曉峰

“產學合作、協(xié)同育人”項目成果教材大數(shù)據(jù)分析與挖掘/朱曉峰

作者：朱曉峰
出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2019-03-01
開本： 16開 頁數(shù)： 233
中 圖 價:¥12.6(3.0折) 定價  ¥42.0 登錄后可看到會員價
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“產學合作、協(xié)同育人”項目成果教材大數(shù)據(jù)分析與挖掘/朱曉峰 版權信息

  • ISBN：9787111621027
  • 條形碼：9787111621027 ; 978-7-111-62102-7
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

“產學合作、協(xié)同育人”項目成果教材大數(shù)據(jù)分析與挖掘/朱曉峰 本書特色

本書分為理論篇、工具篇和實訓篇。理論篇主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基礎知識、基本任務和常用方法，側重培養(yǎng)學生對于數(shù)據(jù)挖掘基本概念等理論知識的正確理解；工具篇主要介紹PMT這一的數(shù)據(jù)挖掘工具，通過功能簡介、分類預測認知實驗等內容，側重培養(yǎng)學生對于數(shù)據(jù)挖掘基本操作的準確認知；實訓篇主要介紹了七個來自實際企業(yè)需求的大數(shù)據(jù)挖掘案例，側重培養(yǎng)學生對于數(shù)據(jù)挖掘解決實際問題的應用。本書結構嚴密、內容較新，敘述清晰，強調實踐，可作為各類職業(yè)院校大數(shù)據(jù)類課程的教材，也可作為企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的培訓教材，還可作為企事業(yè)單位企業(yè)管理、電子商務、市場營銷、國際貿易等相關從業(yè)人員的參考用書。

“產學合作、協(xié)同育人”項目成果教材大數(shù)據(jù)分析與挖掘/朱曉峰 內容簡介

本書分為理論篇、工具篇和實訓篇。理論篇主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基礎知識、基本任務和常用方法，側重培養(yǎng)學生對于數(shù)據(jù)挖掘基本概念等理論知識的正確理解；工具篇主要介紹PMT這一的數(shù)據(jù)挖掘工具，通過功能簡介、分類預測認知實驗等內容，側重培養(yǎng)學生對于數(shù)據(jù)挖掘基本操作的準確認知；實訓篇主要介紹了七個來自實際企業(yè)需求的大數(shù)據(jù)挖掘案例，側重培養(yǎng)學生對于數(shù)據(jù)挖掘解決實際問題的應用。本書結構嚴密、內容較新，敘述清晰，強調實踐，可作為各類職業(yè)院校大數(shù)據(jù)類課程的教材，也可作為企業(yè)大數(shù)據(jù)分析的培訓教材，還可作為企*單位企業(yè)管理、電子商務、市場營銷、靠前貿易等相關從業(yè)人員的參考用書。

“產學合作、協(xié)同育人”項目成果教材大數(shù)據(jù)分析與挖掘/朱曉峰 目錄

理 論 篇第1章 數(shù)據(jù)挖掘概述31.1　數(shù)據(jù)挖掘的基本概念41.2　數(shù)據(jù)挖掘的起源與發(fā)展71.3　數(shù)據(jù)挖掘的應用產業(yè)與行業(yè)111.4　數(shù)據(jù)挖掘相關的幾個概念19第2章 數(shù)據(jù)挖掘任務和方法262.1　大數(shù)據(jù)挖掘的任務272.2　數(shù)據(jù)挖掘的常見方法33工 具 篇第3章 數(shù)據(jù)挖掘平臺PMT573.1　PMT概述583.2　PMT使用說明723.3　PMT的特點74第4章 數(shù)據(jù)挖掘認知實驗804.1　分類預測認知實驗814.2　回歸預測認知實驗844.3　聚類分析認知實驗884.4　關聯(lián)規(guī)則認知實驗91 實 訓 篇實訓1 基于時間序列的分倉商品需求預測99實訓背景100實訓分析100核心知識點101實訓步驟104拓展與思考118實訓2 基于聚類分析（K-means）的快遞企業(yè)客戶群識別119實訓背景120實訓分析120核心知識點121實訓步驟122拓展與思考140實訓3 基于關聯(lián)規(guī)則的超市顧客購物行為分析142實訓背景143實訓分析143核心知識點143實訓步驟144拓展與思考154實訓4 基于決策樹的電信流失客戶預警與分析155實訓背景156實訓分析156核心知識點157實訓步驟161拓展與思考178實訓5 基于神經網絡算法的共享單車需求預測180實訓背景181實訓分析181核心知識點182實訓步驟184拓展與思考200實訓6 基于邏輯回歸算法的信用風險預測201實訓背景202實訓分析202核心知識點203實訓步驟204拓展與思考215實訓7 深度學習在圖像識別及圖像分類領域中的應用217實訓背景218實訓分析218核心知識點219實訓步驟220拓展與思考232參考文獻233
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